DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法是一種結合了深度學習和確定性策略梯度的無模型強化學習算法，它使用Actor-Critic架構來處理連續動作空間的問題。以下是DDPG算法的原理和組成部分的詳細解釋：
Actor（演員）。Actor網路用於表示策略函式，即直接輸出給定狀態下的最佳動作，而不提供動作的機率分布。這簡化了動作選擇過程，特別是在連續動作空間中。
Critic（評論家）。Critic網路用於表示動作值函式，即估計狀態-動作對的預期回報。它使用深度神經網路來近似Q值，並基於當前策略進行評價。
雙重網路結構。DDPG使用兩組網路：Online網路和Target網路。Online網路負責做出決策和學習，而Target網路則提供穩定的目標，用於更新Online網路。這種結構有助於提高學習過程的穩定性和收斂速度。
經驗回放。DDPG採用經驗回放機制，將Agent與環境互動產生的經驗數據存儲在經驗池中，並從中隨機抽取樣本進行訓練。這樣做可以去除樣本的相關性和依賴性，進一步提高算法的穩定性。
噪聲和探索。為了鼓勵探索，DDPG在Actor的行為策略上添加了高斯噪聲。這有助於避免局部最優解，並促進智慧型體在環境中發現更好的行為。
損失函式和策略梯度。Critic通過最小化均方誤差損失來更新其網路參數。Actor則根據Critic提供的Q值函式的梯度來更新策略網路，以最大化累積獎勵。Target網路的參數通過軟更新機制（緩慢更新）從Online網路複製而來，以保證學習的穩定性。
通過這些組件和步驟的相互作用，DDPG能夠在連續動作空間中學習到有效的行為策略。